A逢嬰c th詠c hi羽n qua hai b逢噂c nghiên c泳u 8鵜nh tính nh逢 sau:
3.1.1.1. Nghiên c泳u 8鵜nh tính b逢噂c 1
Thông qua b違ng câu h臼i 8鵜nh tính 8逢嬰c thi院t k院 s印n, tác gi違 th詠c hi羽n ph逢挨ng pháp ph臼ng v医n sâu 5 chuyên gia, trong 8ó có 3 chuyên gia 8ang công tác t衣i S荏 V<n hóa – Th吋 Thao & Du L鵜ch Lâm A欝ng và 2 chuyên gia là nhà qu違n lý có kinh nghi羽m lâu n<m t衣i các công ty l英 hành có kinh doanh l英 hành qu嘘c t院 t衣i Aà L衣t. A欝ng th運i, tác gi違 c ng 8ã ph臼ng v医n sâu thêm 5 ng逢運i th逢運ng xuyên 8i du l鵜ch và có kinh nghi羽m 8i du l鵜ch trong và ngoài n逢噂c thông qua gi噂i thi羽u c栄a b衣n bè, 8衣i lý du l鵜ch nh茨m hi羽u ch雨nh, b鰻 sung các y院u t嘘 違nh h逢荏ng 8院n s詠 hài lòng c栄a khách du l鵜ch qu嘘c t院 8嘘i v噂i 8i吋m 8院n du l鵜ch Aà L衣t và 8i隠u ch雨nh, b鰻 sung các bi院n trong thang 8o.
Các câu h臼i ph臼ng v医n 8逢嬰c thi院t k院 s印n theo b違ng câu h臼i ph臼ng v医n 8鵜nh tính, lá nh英ng câu h臼i m荏8吋 ng逢運i 8逢嬰c ph臼ng v医n có th吋 nêu lên nh壱n 8鵜nh, suy ngh và quan 8i吋m c栄a cá nhân m厩i ng逢運i. (Nじi dung bＶng câu hぎi 8ính tＴi phつ lつc 1.1.).
K院t qu違 nghiên c泳u 8鵜nh tính là c挨 s荏 8吋 xây d詠ng b違ng câu h臼i cho nghiên c泳u 8鵜nh l逢嬰ng và là c挨 s荏 cho vi羽c hi羽u ch雨nh, b鰻 sung các bi院n trong thang 8o. Các thang 8o 8逢嬰c k院 th瑛a t瑛 nghiên c泳u tr逢噂c nh逢ng s胤 8逢嬰c hi羽u ch雨nh và b鰻 sung cho phù h嬰p v噂i b嘘i c違nh nghiên c泳u và thu壱t ng英 c栄a ngành kh違o sát. Sau khi ti院n hành ph臼ng v医n 8鵜nh tính v噂i các chuyên gia và khách du l鵜ch thì phi院u kh違o sát 8ã 8逢嬰c 8i隠u ch雨nh l衣i cho phù h嬰p và t<ng thêm 2 bi院n so v噂i thang 8o g嘘c. (Kｘt quＶ
nghiên cとu 8おnh tính b⇔ずc 1 8⇔ぢc trình bày chi tiｘt tＴi bＶng 3.1)
3.1.1.2. Nghiên c泳u 8鵜nh tính b逢噂c 2
T瑛 k院t qu違 nghiên c泳u 8鵜nh tính b逢噂c 1, tác gi違 ti院n hành 8i隠u tra th穎 nghi羽m b茨ng cách phát tr詠c ti院p b違ng câu h臼i sau khi 8ã hi羽u ch雨nh cho 30 du khách qu嘘c t院 8i du l鵜ch t衣i thành ph嘘 Aà L衣t 8吋 xác 8鵜nh 8逢嬰c các khía c衣nh thi院u sót ho員c nh亥m l磯n, c違 t瑛 quan 8i吋m c栄a ng逢運i tr違 l運i và c栄a nhà nghiên c泳u tr逢噂c khi b逸t 8亥u cu瓜c 8i隠u tra chính th泳c. Ngoài các câu h臼i c挨 b違n, m瓜t trang riêng bi羽t 8逢嬰c thêm vào
yêu c亥u du khách b鰻 sung ý ki院n vào thang 8o. (Nじi dung bＶng câu hぎi 8ính tＴi phつ
lつc 1.2.)
K院t qu違 sau khi phát phi院u 8i隠u tra th穎 nghi羽m cho th医y: phi院u kh違o sát d宇 hi吋u, không có bi院n nào c亥n ph違i b鰻 sung hay lo衣i b臼. Nh逢 v壱y, b違ng kh違o sát có th吋 8逢嬰c s穎 d映ng 8吋 ti院n hành kh違o sát cho nghiên c泳u 8鵜nh l逢嬰ng.
3.1.2. Nghiên c泳u chính th泳c (Nghiên c泳u 8鵜nh l逢嬰ng)
Nghiên c泳u 8鵜nh l逢嬰ng 8逢嬰c th詠c hi羽n thông qua ph逢挨ng pháp ph臼ng v医n tr詠c ti院p các khách du l鵜ch qu嘘c t院, 350 phi院u 8i隠u tra sau khi 8ã 8逢嬰c s穎a 8鰻i 8逢嬰c phát ra 8吋 thu th壱p thông tin v隠 các y院u t嘘 違nh h逢荏ng 8院n s詠 hài lòng c栄a khách du l鵜ch qu嘘c t院8嘘i v噂i 8i吋m 8院n du l鵜ch Aà L衣t trong kho違ng th運i gian 2 tháng t瑛8亥u tháng 10 n<m 2013 8院n cu嘘i tháng 11 n<m 2013.
A嘘i t逢嬰ng kh違o sát là khách du l鵜ch n逢噂c ngoài và ng逢運i Vi羽t Nam 8鵜nh c逢荏 n逢噂c ngoài 8i du l鵜ch t衣i Aà L衣t.
Vi羽c phát b違ng h臼i cho du khách 8逢嬰c th詠c hi羽n thông qua nhi隠u kênh khác nhau. Ph臼ng v医n du khách b茨ng cách phát b違ng h臼i tr詠c ti院p cho du khách t衣i các khách s衣n (thông qua l宇 tân), các 8i吋m tham quan du l鵜ch, t衣i các công ty kinh doanh l英 hành qu嘘c t院 (thông qua h逢噂ng d磯n viên), t衣i sân bay Liên Kh逢挨ng, b院n xe thành ph嘘. Cho dù ti院p c壱n tr詠c ti院p ho員c thông qua các công ty du l鵜ch, các khách s衣n, nh英ng ng逢運i tr違 l運i 8隠u 8逢嬰c 8隠 ngh鵜 hoàn thành b違n câu h臼i sau khi hoàn thành chuy院n 8i c栄a h丑 t衣i thành ph嘘 và 8吋 tránh vi羽c 8i隠u tra l員p l衣i, tr逢噂c khi th詠c hi羽n ph臼ng v医n, du khách s胤 8逢嬰c h臼i 8ã th詠c hi羽n cu瓜c ph臼ng v医n này hay ch逢a. Khi du khách kh鰯ng 8鵜nh ch逢a th詠c hi羽n cu瓜c ph臼ng v医n nào v噂i n瓜i dung nh逢 v壱y thì m噂i ti院n hành m運i khách du l鵜ch tr違 l運i b違ng câu h臼i.
3.2. Thi院t k院 b違ng câu h臼i
M瓜t cách t鰻ng quát, b違ng câu h臼i chính th泳c 8逢嬰c thi院t k院 yêu c亥u 8違m b違o ba n瓜i dung:
Ü Ph亥n th泳 nh医t: là nh英ng thông tin t鰻ng quát c栄a ng逢運i 8逢嬰c ph臼ng v医n 8吋 g衣n l丑c 8嘘i t逢嬰ng nghiên c泳u phù h嬰p.
Ü Ph亥n th泳 hai: là các câu h臼i nh茨m thu th壱p thông tin v隠 các y院u t嘘違nh h逢荏ng 8院n s詠 hài lòng c栄a khách t院 8嘘i v噂i 8i吋m 8院n du l鵜ch Aà L衣t. Các câu h臼i d詠a trên 41 bi院n quan sát c栄a thang 8o hi羽u ch雨nh.
Ü Ph亥n th泳 ba: m瓜t s嘘 thông tin cá nhân c栄a du khách bao g欝m: c挨 c医u 8瓜 tu鰻i, gi噂i tính, ngh隠 nghi羽p, trình 8瓜 h丑c v医n, thu nh壱p,...
B違ng câu h臼i bao g欝m 53 câu, trong 8ó ph亥n th泳 nh医t g欝m có 6 câu, ph亥n th泳 hai g欝m có 41 câu và 6 câu 荏 ph亥n th泳 ba. Ngoài ra, 8i kèm v噂i b違ng tr違 l運i chính th泳c còn có b違ng thông tin h逢噂ng d磯n tr違 l運i.
3.3. Thi院t k院 m磯u
T鰻ng th吋8嘘i t逢嬰ng kh違o sát c栄a nghiên c泳u này là du khách qu嘘c t院8院n du l鵜ch Aà L衣t, không phân bi羽t nam/ n英, ngh隠 nghi羽p, trình 8瓜 h丑c v医n và có 8瓜 tu鰻i t瑛 15 tr荏 lên.
Do không th吋 có 8逢嬰c khung l医y m磯u và h衣n ch院 v隠 ngu欝n l詠c nên nghiên c泳u 8逢嬰c th詠c hi羽n v噂i ph逢挨ng pháp l医y m磯u thu壱n ti羽n
Kích th逢噂c m磯u 8逢嬰c d詠a trên khuy院n ngh鵜 c栄a Hair & ctg, (1998) (8逢嬰c d磯n b荏i Nguy宇n Aình Th丑, 2011), theo 8ó yêu c亥u t嘘i thi吋u là 5 m磯u cho m瓜t bi院n quan sát. T瑛 mô hình nghiên c泳u 8隠 xu医t cho các y院u t嘘8ã 8逢a ra 41 bi院n, t瑛8ó xác 8鵜nh c叡 m磯u nghiên c泳u là n = 5 x 41 = 205 m磯u. Do 8ó, s嘘 l逢嬰ng m磯u c亥n thi院t là t瑛 205 m磯u tr荏 lên. 姶噂c l逢嬰ng t雨 l羽 ph違n h欝i là 70%, nên d詠 ki院n s嘘 l逢嬰ng phi院u 8i隠u tra phát ra s胤 là 350 phi院u.
3.4. Ph逢挨ng pháp phân tích d英 li羽u
B違ng câu h臼i sau khi thu v隠 s胤 lo衣i 8i nh英ng b違ng không 8衣t yêu c亥u (b違ng kh違o sát thu th壱p 8逢嬰c có câu tr違 l運i gi嘘ng nhau cho t医t c違 các phát bi吋u, và b違ng kh違o sát thu th壱p 8逢嬰c có 10% trên t鰻ng s嘘 phát bi吋u không 8逢嬰c tr違 l運i), sau 8ó mã hóa, nh壱p d英 li羽u và ph亥n m隠m SPSS 8逢嬰c s穎 d映ng 8吋 x穎 lý và phân tích d英 li羽u.
Quá trình x穎 lý b茨ng ph亥n m隠m SPSS 8逢嬰c th詠c hi羽n g欝m nh英ng b逢噂c sau: - Th嘘ng kê mô t違 m磯u d英 li羽u thu th壱p.
- Ki吋m 8鵜nh 8瓜 tin c壱y thang 8o HOLSAT và PERVAL thông qua h羽 s嘘 Cronbach’s Alpha
- Aánh giá 8瓜 giá tr鵜 thang 8o b茨ng phân tích nhân t嘘 khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
- Ki吋m 8鵜nh s詠 t逢挨ng quan gi英a các bi院n.
- Phân tích h欝i quy 8a bi院n và ki吋m 8鵜nh gi違 thuy院t nghiên c泳u. - Phân tích ANOVA
3.4.1. Ki吋m 8鵜nh 8瓜 tin c壱y c栄a thang 8o
H羽 s嘘 Cronbach’s Alpha là thông s嘘 8吋 ki吋m tra 8瓜 tin c壱y c栄a các bi院n quan sát trong mô hình nghiên c泳u g欝m m瓜t b瓜 d英 li羽u c栄a các khái ni羽m. K院t qu違 phân tích d詠a trên h羽 s嘘 Cronbach’s Alpha là xác 8鵜nh 8瓜 phù h嬰p thang 8o các bi院n, h羽 s嘘 t逢挨ng quan bi院n t鰻ng (cho bi院t s詠 t逢挨ng quan c栄a bi院n quan sát 8嘘i v噂i các bi院n còn l衣i trong b瓜 thang 8o) c栄a chúng. Ch雨 gi英 l衣i nh英ng thành ph亥n thang 8o có h羽 s嘘 Cronbach’s Alpha > 0.6, nh壱n 8鵜nh này 8逢嬰c nhi隠u nhà nghiên c泳u s穎 d映ng (Nguy宇n Aình Th丑 và Nguy宇n Th鵜 Mai Trang (2008)). Nuanally và Berstein (1994) (d磯n theo Nguy宇n Aình Th丑, 2011) cho r茨ng: h羽 s嘘 Cronbach’s Alpha t瑛 0.8 8院n 1 thì thang 8o là r医t t嘘t, t瑛 0.7 8院n 0.8 là s穎 d映ng 8逢嬰c; c ng có nhi隠u nhà nghiên c泳u cho r茨ng h羽 s嘘 Cronbach’s Alpha t瑛 0.6 tr荏 lên là có th吋 s穎 d映ng 8逢嬰c trong tr逢運ng h嬰p khái ni羽m nghiên c泳u còn m噂i 8嘘i v噂i ng逢運i tr違 l運i. H羽 s嘘 t逢挨ng quan bi院n t鰻ng c栄a các bi院n quan sát >0.3 8逢嬰c xem là bi院n thích h嬰p cho nghiên c泳u.
3.4.2. Phân tích nhân t嘘 khám phá
Ph逢挨ng pháp này 8逢嬰c s穎 d映ng 8吋 ki吋m 8鵜nh 8瓜 giá tr鵜 h瓜i t映 và 8瓜 giá tr鵜 phân bi羽t c栄a các bi院n thành ph亥n v隠 m瓜t khía c衣nh c亥n 8o l逢運ng. M瓜t vài thông s嘘 c亥n l逢u ý:
‚ Thông s嘘 KMO (Kaiser – Meyer – Olkin)
Là m瓜t ch雨 s嘘 dùng 8吋 xem xét s詠 thích h嬰p c栄a phân tích nhân t嘘. Tr鵜 s嘘 c栄a KMO l噂n (n茨m gi英a 0.5 và 1) là 8i隠u ki羽n 8栄 8吋 phân tích nhân t嘘 là thích h嬰p, còn n院u nh逢 tr鵜 s嘘 này nh臼 h挨n 0.5 thì phân tích nhân t嘘 có kh違 n<ng không phù h嬰p v噂i t壱p d英 li羽u 8ang kh違o sát (Hoàng Tr丑ng và Chu Nguy宇n M瓜ng Ng丑c (2008))
‚ H羽 s嘘 t違i nhân t嘘 (Factor Loading)
Là nh英ng h羽 s嘘 t逢挨ng quan 8挨n gi英a các bi院n và các nhân t嘘. H羽 s嘘 này là ch雨 tiêu 8吋 8違m b違o m泳c ý ngh a thi院t th詠c c栄a EFA. Theo Hair và ctg (1998,111), factor loading >0.3 8逢嬰c xem là 8衣t 8逢嬰c m泳c t嘘i thi吋u, factor loading >0.4 8逢嬰c xem là quan tr丑ng, factor loading >0.5 8逢嬰c xem là có ý ngh a th詠c ti宇n. Hair và ctg (1998,
111) c ng khuyên nh逢 sau: n院u c叡 m磯u là 50 thì factor loading ph違i > 0.75, n院u c叡 m磯u kho違ng 100 thì factor loading ph違i > 0.55.
‚ Thông s嘘 Eigenvalue
Bi吋u th鵜 s詠 bi院n thiên theo các nhân t嘘 c栄a bi院n kh違o sát. Theo Hair và ctg (1995), thông s嘘 Eigenvalue >1 thì các nhân t嘘 thành ph亥n m噂i có ý ngh a.
‚ Thông s嘘 ph亥n tr<m t鰻ng ph逢挨ng sai trích
Bi吋u th鵜 s詠 bi院n thiên 8逢嬰c gi違i thích b荏i các nhân t嘘, thang 8o 8逢嬰c ch医p nh壱n khi t鰻ng ph逢挨ng sai trích c栄a t医t c違 các nhân t嘘 > 50%.
3.4.3. H欝i quy 8a bi院n
H欝i quy 8a bi院n là m瓜t ph逢挨ng pháp phân tích dùng k悦 thu壱t th嘘ng kê 8逢嬰c s穎 d映ng 8吋 phân tích m嘘i quan h羽 c栄a nhi隠u bi院n 8瓜c l壱p v噂i m瓜t bi院n ph映 thu瓜c. Khi s穎 d映ng h欝i quy 8a bi院n, các tham s嘘 th嘘ng kê c亥n 8逢嬰c quan tâm là:
‚ H羽 s嘘 R² hi羽u ch雨nh (Adjusted coefficient of determination)
Ao l逢運ng ph亥n ph逢挨ng sai c栄a bi院n ph映 thu瓜c 8逢嬰c gi違i thích b荏i các bi院n 8瓜c l壱p có tính 8院n s嘘 l逢嬰ng bi院n ph映 thu瓜c và c叡 m磯u. H羽 s嘘 này càng cao, 8瓜 chính xác c栄a mô hình càng l噂n và kh違 n<ng d詠 báo c栄a bi院n 8瓜c l壱p càng l噂n.
‚ Ki吋m 8鵜nh 8瓜 phù h嬰p c栄a mô hình
S穎 d映ng tr鵜 th嘘ng kê F 8吋 ki吋m 8鵜nh m泳c ý ngh a th嘘ng kê c栄a mô hình. Gi違 thuy院t Ho cho là các h羽 s嘘 trong mô hình 8隠u b茨ng 0. N院u m泳c ý ngh a ki吋m 8鵜nh nh臼 h挨n 0.05, chúng ta có th吋 an toàn bác b臼 gi違 thuy院t Ho hay nói cách khác, mô hình phù h嬰p v噂i t壱p d英 li羽u 8ang kh違o sát.
‚ H羽 s嘘 (Standardized Beta Coefficent)
H羽 s嘘 h欝i quy chu育n hóa cho phép so sánh m瓜t các tr詠c ti院p v隠 m泳c 8瓜 違nh h逢荏ng c栄a bi院n 8瓜c l壱p lên bi院n ph映 thu瓜c.
‚ Ki吋m 8鵜nh m泳c ý ngh a c栄a h羽 s嘘
S穎 d映ng tr鵜 th嘘ng kê t 8吋 ki吋m 8鵜nh m泳c ý ngh a c栄a h羽 s嘘 . N院u m泳c ý ngh a c栄a ki吋m 8鵜nh nh臼 h挨n 0.05, chúng ta có th吋 k院t lu壱n h羽 s嘘 có ý ngh a v隠 m員t th嘘ng kê.
Phân tích h欝i quy s胤 8逢嬰c th詠c hi羽n b茨ng k悦 thu壱t 8逢a 8欝ng th運i các bi院n vào (ph逢挨ng pháp Enter) trên ph逢挨ng trình. D詠a vào mô hình lý thuy院t 8ã xây d詠ng
trong ch逢挨ng 2, có 1 ph逢挨ng trình h欝i quy 8逢嬰c th詠c hi羽n. Aó là ph逢挨ng trình h欝i quy gi英a các y院u t嘘 HOLSAT và PERVAL v噂i bi院n ph映 thu瓜c là s詠 hài lòng.
3.4.4. Phân tích ANOVA
Ti院n hành phân tích ANOVA 8吋 tìm ra s詠 khác bi羽t gi英a các nhóm c栄a bi院n thu瓜c tính (d衣ng bi院n 8鵜nh tính) 違nh h逢荏ng 8院n m瓜t y院u t嘘 k院t qu違 (d衣ng bi院n 8鵜nh l逢嬰ng)